2013 Fiscal Year Research-status Report
並列処理を組み入れた高速なインパルス性雑音の検出法と除去に関する研究
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25330218
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Nagano National College of Technology |
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Principal Investigator |
宮嵜 敬 長野工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (10141889)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 画像 / インパルス性雑音 / スイッチングメジアンフィルタ / 検出器 / 復元器 / しきい値 |
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| Research Abstract |
本研究では、多方向走査平均処理スイッチング・メディアン・フィルタの雑音除去性能の改善と並列化処理を用いた高速さを実現するのが目的である。平成25 年度には、これまでに開発を進めている多方向走査型平均処理スイッチング・メディアン・フィルタは雑音の除去性能は高いが誤検出率と未検出率も高いという課題があるため、これを低下させるための改良点として次の（I）雑音検出器の改善、（II）復元器の改善の2項目について研究を行なった。項目（I）の雑音検出器については、本手法の検出器のサイズが2×2画素小さいため、注目画素の周辺情報を考慮することができず雑音検出のしきい値が検出率に大きく影響を与える。そこで、画像を細分化することで、このしきい値を細分化された画像ごとに可変することで検出率の改善が可能となった。もう一つの（II）復元器の改善については、中央値や方向に対する雑音の可能性に関する検出回数を利用する方法などについて検討しているが、現方式である平均化処理を上回るには至っていない。
本年度は、もう一つ処理速度に関して、（III）アルゴリズムの並列処理を導入することで高速化を図るという項目についても研究を行なった。本手法の多方向からの雑音検出処理をマルチコアのCPUに対応させる並列処理にアルゴリズムに変えて処理速度に関する実験を行なったところ、従来の方式に比べて3分の1以下の処理時間に抑えられることがわかった。また、多手法と比較しても非常に良好な結果を得ることができた。
さらに、平成26年度に予定していた（IV）しきい値の自動検出という項目に関しても、サンプル画像を使った実験から画像のエッジ情報との関連が定性的ではあるが相関関係が若干見出された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成25年度に計画した（I） 雑音検出器の改良（誤検出率・未検出率の改善）、（II） 復元器の分析と改善、および（III） アルゴリズムの並列処理化に関する3項目については、ほぼ達成することができた。さらにこれに加えて、平成26年度に予定していた（IV）雑音検出のしきい値の自動検出法に関する予備的な実験を実施することができ、この項目に関しての予見的な評価を得ることができたため、計画していた研究内容としてはほぼ実現できたと言える。しかしながら、（II）の復元器の改善に関しては検出器との関係からさらに検討する必要がある。また、（III）のアルゴリズムの並列化に関しては、処理の方向に対する並列化のほかに、画像の分割とGPUを用いた並列化についてさらに検討する必要性もある。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成25年に実施した研究項目の（I） 雑音検出器の改良（誤検出率・未検出率の改善）、（II） 復元器の分析と改善、および（III） アルゴリズムの並列処理化の3項目に続き、申請時の計画･方法に基づいて平成26年度および平成27年度に実施予定である（IV） 閾値の自動検出法、（V） 本手法と他手法との計算量の比較、および（VI） 本手法と他手法との雑音除去率・画質の比較の3項目について順次研究を推進していく予定である。ただし、（II）の復元器の改善および（III）のアルゴリズムの並列処理化の項目に関しては、まだ分析・検討の必要性があるために上記3項目と並行してさらに研究を行なう予定である。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
平成25年度の研究項目である本手法のアルゴリズムの並列化に関して、並列処理計算のためのパーソナルコンピュータおよびGPUを購入して研究を遂行するための主な予算であった。この理由として並列化に関しての研究の遂行のための並列化プログラミングの習得に時間を要したことと、この研究項目の前の項目と平成26年度実施予定の研究項目の関連性から次年度予定していた項目を先に研究を進める必要性が生じたことが挙げられる。また、平成26年度には新規のCPUおよびGPUの発売が予定されていたことと連携協力者側から旧タイプ（2世代以上前）のコンピュータを借用することができ、予備的な研究を遂行することができたので次年度に購入を伸ばしたためである。
平成25年度に予定していた並列処理用のパーソナルコンピュータに関して、さらに性能が上がった新規のCPUおよびGPUを持ったものを購入して研究を遂行する予定である。
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